[发明专利]基于图像识别的垃圾分类方法、装置和系统

权利要求书

1.基于图像识别的垃圾分类方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、将待识别的垃圾图片进行预处理，得到待分割图片，所述预处理包括解码、降噪以及去除干扰点，所述降噪为对所述垃圾图片进行滤波去除像素点高度为1和2的噪声；

S2、对待分割图片进行分割处理，得到分割图片；

S2具体包括如下子步骤：

S21、将待分割图片进行分割处理，得到若干个子图片，所述子图片包括一个或 多个物体；

S22、获取子图片的特征信息，所述特征信息包括子图片中物品总点数、物品宽高比、物品形状、物品透明度、物品颜色、物品纹理和物品图案，判断该特征信息是否属于预设阈值范围内，如果是则该子图片为分割图片，否则执行S23；

S23、将该子图片进一步分割成分割图片；

S3、将分割图片的尺寸归一化为预设尺寸；

S4、获取分割图片的特征向量，将分割图片的特征向量和标准特征库中的标准模板进行一一比对，根据特征向量和标准模板判断该分割图片的类别。

2.如权利要求1所述的垃圾分类方法，其特征在于，S4中获取分割图片的特征向量，具体为：将分割图片分割成N*M的子分割图片，获取每一个子分割图片中所有的像素点的RGB值，得到N*M维特征向量。

3.如权利要求1所述的垃圾分类方法，其特征在于，S4中具体为：获取分割图片的特征向量，将分割图片的特征向量和标准特征库中的标准模板进行一一比对，根据特征向量和标准模板判断该分割图片中是否包含粘连物品，如果是则该分割图片为子图片，并返回S23，否则根据特征向量和标准模板判断该分割图片的类别。

4.如权利要求1所述的垃圾分类方法，其特征在于，S23具体为：获取该子图片的垂直投影图，通过在垂直投影图中寻找谷点的方法，获取物品粘连的位置，并根据此将子图片进一步分割成分割图片。

5.基于图像识别的垃圾分类装置，其特征在于，包括：

预处理模块、用于将待识别的垃圾图片进行预处理，得到待分割图片，所述预处理包括解码、降噪以及去除干扰点，所述降噪为对所述垃圾图片进行滤波去除像素点高度为1和2的噪声；

分割模块、用于对待分割图片进行分割处理，得到分割图片；

分割模块具体包括第一子分割模块、分割判断模块和第二子分割模块：具体的：

第一子分割模块、用于将待分割图片进行分割处理，得到若干个子图片，所述子图片包括一个或 多个物体；

分割判断模块、用于获取子图片的特征信息，所述特征信息包括子图片中物品总点数、物品宽高比、物品形状、物品透明度、物品颜色、物品纹理和物品图案，判断该特征信息是否属于预设阈值范围内，如果是则该子图片为分割图片，否则执行第二子分割模块；

第二子分割模块、用于将该子图片进一步分割成分割图片；

归一化模块、用于将分割图片的尺寸归一化为预设尺寸；

比对模块、用于获取分割图片的特征向量，将分割图片的特征向量和标准特征库中的标准模板进行一一比对，根据特征向量和标准模板判断该分割图片的类别。

6.如权利要求5所述的垃圾分类装置，其特征在于，比对模块中获取分割图片的特征向量，具体为：将分割图片分割成N*M的子分割图片，获取每一个子分割图片中所有的像素点的RGB值，得到N*M维特征向量。

7.如权利要求5所述的垃圾分类装置，其特征在于，比对模块中具体为：获取分割图片的特征向量，将分割图片的特征向量和标准特征库中的标准模板进行一一比对，根据特征向量和标准模板判断该分割图片中是否包含粘连物品，如果是则该分割图片为子图片，并返回第二子分割模块，否则根据特征向量和标准模板判断该分割图片的类别。

8.如权利要求5所述的垃圾分类装置，其特征在于，第二子分割模块具体为：获取该子图片的垂直投影图，通过在垂直投影图中寻找谷点的方法，获取物品粘连的位置，并根据此将子图片进一步分割成分割图片。

9.基于图像识别的垃圾分类系统，其特征在于，用于执行权利要求1至权利要求4任一项所述的垃圾分类方法。